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image regularization
搜索结果 - 4
材料微结构三维重建与性能评估的生成式机器学习模型
该研究提出了一种集成多尺度特性和生成对抗网络的创新生成模型，用于重建三维微结构，提高模型的准确性，并通过结合图像正则化损失和 Wasserstein 距离损失进一步改进模型，实现了生成的三维结构与真实样本的高相似性和统计数据一致性。
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4 months ago
基于模型的深层图像先验的定量易感性映射
基于模型的深度图像先验 (MoDIP) 是一种新颖的训练无关的无监督方法，利用小型未经训练的网络和数据保真度优化模块来解决变化扫描参数下定量磁化率成像 (QSM) 中的偶极反转问题。实验证明，MoDIP 在解决不同扫描参数下的 QSM 偶极
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a year ago
插入并运行 ISTA 与核去噪器收敛
探讨了在图像规则化中，使用死亡神经元代替近端算子的 PnP 方法技术是否能保证收敛性，研究发现，在线性反演问题，如去模糊、修复和超清晰度等上，使用 PnP-ISTA 确实可以保证收敛性。
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4 years ago
ICLR
含噪标签深度 CNN 的辅助图像正则化
研究如何使用图像正则化技术结合 Alternating Direction Method of Multipliers 算法训练深度卷积神经网络 (CNN)，从而有效解决真实数据集中由业余用户提供的标签错误导致的训练样本混淆问题。经过全面实
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9 years ago
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